Cara mongodb menganalisis indeks yang digunakan dalam operasi pertanyaan
Bagaimana untuk menganalisis indeks yang digunakan oleh operasi pertanyaan MongoDB? Dayakan pemantauan indeks: Tambahkan baris konfigurasi untuk didayakan. Laksanakan pertanyaan: Laksanakan pertanyaan untuk dianalisis. Semak fail log: Maklumat pemantauan indeks akan ditulis pada fail log. Analisis fail log: kandungan termasuk rancangan pelaksanaan pertanyaan dan statistik indeks. Kenal pasti masalah yang berpotensi: seperti tersasar indeks atau liputan rendah. Tune indeks: Buat atau tala indeks untuk mengoptimumkan prestasi dan menyelesaikan isu yang dikenal pasti.
Cara menganalisis indeks yang digunakan oleh operasi pertanyaan MongoDB
Menganalisis indeks yang digunakan oleh operasi pertanyaan MongoDB adalah penting untuk mengoptimumkan prestasi pangkalan data. Ini boleh dicapai dengan mengikuti langkah:
1. Dayakan pemantauan indeks
Anda boleh mendayakan pemantauan indeks dengan menambah baris berikut dalam fail konfigurasi MongoDB:
<code>setParameter: { featureFlag: "query-traceQueriesWithIndexStats", value: true }</code>
2. Laksanakan pertanyaan
pemantauan indeks, Laksanakan operasi pertanyaan untuk dianalisis.
3. Semak fail log
Maklumat pemantauan indeks akan ditulis ke fail log MongoDB. Fail log biasanya terletak di /var/log/mongodb/mongod.log
.
4. Analisis fail log
Fail log akan mengandungi maklumat berikut:
- Pelan pelaksanaan pertanyaan: Ini mengandungi butiran tentang cara MongoDB melaksanakan pertanyaan, termasuk indeks yang digunakan.
-
Statistik Indeks: Mengandungi statistik tentang indeks yang digunakan, seperti:
- Liputan Indeks: Bilangan dokumen yang disertakan dalam indeks.
- Indeks dilangkau: Bilangan dokumen dilangkau mengikut pengindeksan.
- Tindakan indeks: Bilangan hit indeks.
5. Kenal pasti masalah yang berpotensi
Dengan menganalisis maklumat pemantauan indeks dalam fail log, anda boleh mengenal pasti masalah yang berpotensi, seperti:
- Indeks tidak digunakan, indeks tidak digunakan. boleh menyebabkan prestasi Pertanyaan adalah lemah.
- Liputan indeks rendah: Jika indeks anda meliputi bilangan dokumen yang lebih kecil, anda mungkin perlu mencipta indeks yang lebih terpilih.
- Selektiviti indeks yang lemah: Jika nilai indeks diagihkan sama rata, ia mungkin membawa kepada kadar pukulan indeks yang rendah.
6. Cipta atau laraskan indeks mengikut keperluan
Setelah isu berpotensi dikenal pasti, indeks boleh dibuat atau dilaraskan untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan.Atas ialah kandungan terperinci Cara mongodb menganalisis indeks yang digunakan dalam operasi pertanyaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

MongoDB adalah pangkalan data NoSQL kerana fleksibiliti dan skalabilitasnya sangat penting dalam pengurusan data moden. Ia menggunakan penyimpanan dokumen, sesuai untuk memproses data berskala besar, berubah-ubah, dan menyediakan keupayaan pertanyaan dan pengindeksan yang kuat.

Anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk memadam dokumen di MongoDB: 1. 2. Ekspresi biasa sepadan dengan dokumen yang memenuhi kriteria; 3. $ Ada pengendali memadam dokumen dengan medan yang ditentukan; 4. Kaedah mencari () dan keluarkan () terlebih dahulu dapatkan dan kemudian padamkan dokumen. Sila ambil perhatian bahawa operasi ini tidak boleh menggunakan transaksi dan boleh memadam semua dokumen yang sepadan, jadi berhati -hati apabila menggunakannya.

Untuk menubuhkan pangkalan data MongoDB, anda boleh menggunakan baris perintah (penggunaan dan db.createCollection ()) atau shell mongo (mongo, penggunaan dan db.createCollection ()). Pilihan tetapan lain termasuk melihat pangkalan data (tunjukkan DBS), koleksi tontonan (tunjukkan koleksi), memadam pangkalan data (db.dropdatabase ()), memadam koleksi (db. & Amp; lt; collection_name & amp; gt;

Menggunakan kluster MongoDB dibahagikan kepada lima langkah: menggunakan nod utama, menggunakan nod sekunder, sambil menambah nod sekunder, mengkonfigurasi replikasi, dan mengesahkan kluster. Termasuk memasang perisian MongoDB, membuat direktori data, memulakan contoh MongoDB, memulakan set replikasi, menambah nod sekunder, membolehkan ciri -ciri set replika, mengkonfigurasi hak mengundi, dan mengesahkan status kluster dan replikasi data.

MongoDB digunakan secara meluas dalam senario berikut: Penyimpanan Dokumen: Menguruskan data berstruktur dan tidak berstruktur seperti maklumat pengguna, kandungan, katalog produk, dan lain-lain. Analisis masa nyata: Permintaan cepat dan menganalisis data masa nyata seperti log, memantau pemutihan papan pemantauan, dan lain-lain. Internet Perkara: Proses data siri masa besar seperti pemantauan peranti, pengumpulan data dan pengurusan jauh. Aplikasi Mudah Alih: Sebagai pangkalan data backend, menyegerakkan data peranti mudah alih, menyediakan storan luar talian, dan lain-lain. Bidang lain: Senario pelbagai seperti e-dagang, penjagaan kesihatan, perkhidmatan kewangan dan pembangunan permainan.

Cara Melihat Versi MongoDB: Baris Perintah: Gunakan perintah db.version (). Pemacu Bahasa Pemrograman: python: cetak (client.server_info () ["versi"]) node.js: db.command ({versi: 1}, (err, result) = & gt; {console.log (result.version);});

MongoDB menyediakan mekanisme penyortiran untuk menyusun koleksi dengan medan tertentu, menggunakan sintaks db.collection.find (). Sort ({field: order}) urutan menaik/menurun, menyokong penyortiran kompaun oleh pelbagai bidang, dan mengesyorkan mewujudkan indeks untuk meningkatkan prestasi menyusun.

Untuk menyambung ke MongoDB dengan Navicat: Pasang Navicat dan buat sambungan MongoDB; Masukkan alamat pelayan di hos, masukkan nombor port di port, dan masukkan maklumat pengesahan MongoDB dalam nama pengguna dan kata laluan; menguji sambungan dan simpan; Navicat akan menyambung ke pelayan MongoDB.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.